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14 mayo, 2021

Data Insights: las soluciones de Inteligencia Artificial de Microsoft

Hoy en día la Inteligencia Artificial es omnipresente, está en todas partes. Principalmente, se trata de una serie de algoritmos que representan el conjunto de técnicas y métodos desarrollados para simular la inteligencia humana con el fin de imitar su comportamiento. La IA permite que las máquinas sientan, aprendan, razonen y simulen comportamientos humanos en muchas áreas de actividad.

La capacidad que tiene la IA de aprender por sí sola se conoce como aprendizaje profundo o Deep Learning. Los algoritmos funcionan como conexiones neuronales, emulando los cerebros humanos, y de este modo van aprendiendo y adquiriendo conocimiento. Algunas de las áreas principales de la IA son:

  • Representación del conocimiento mediante ontologías, inferencias posibles…
  • Planificación y programación temporal y probabilidad prescriptiva
  • Aprendizaje automático: predicciones, árboles de decisión, NN
  • Reconocimiento de patrones (NN)
  • Visión artificial, reconocimiento facial, biometría
  • Procesamiento del lenguaje natural

Tipos de Inteligencia Artificial

Podemos llevar a cabo una categorización de la Inteligencia Artificial teniendo en cuenta el tipo de aprendizaje. En este sentido, encontramos el Machine Learning o aprendizaje automático, un subconjunto de algoritmos de IA que permite identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Dentro del mismo, existe el Aprendizaje Supervisado, No Supervisado o Aprendizaje por Refuerzo, en función del reto o la solución a desarrollar utilizaremos uno u otro.

El Aprendizaje Supervisado trabaja con datos específicos para el objetivo a alcanzar por lo que es más sencillo realizar un análisis, diagnóstico o incluso una predicción. El Aprendizaje No Supervisado trata conjuntos de datos más desestructurados, es decir, sin etiquetar por lo que se basan en aprender a partir de comportamientos pasados (sistema de recomendación de Netflix). El Aprendizaje por Refuerzo está compuesto por algoritmos más complejos, en función de sus resultados van aprendiendo y siendo más inteligentes por lo que requieren de mayor datos e información.

La Inteligencia Artificial es ubicua ya que consigue extenderse para llegar a diferentes segmentos e influye directamente en todos los aspectos de nuestra vida para afrontar nuevos retos y mejorar los procesos de negocio. Está presente en IoT, permite anticipar, programar o automatizar tareas mientras se obtiene información en tiempo real de los objetos conectados; Blockchain, aporta transparencia y veracidad en las operaciones; Realidad Mixta, experiencias inmersivas con información sobre el producto en tiempo real; Big Data, el motor que alimenta los sistemas de aprendizaje automático​; impresión 3D, mantenimiento predictivo y fabricación nearshore en tiempo real​; redes ultrarápidas (5G)​, posibilitando conectar todos los dispositivos y servicios en tiempo real; o Computación cuántica​, nuevas capacidades de procesamiento hasta ahora inimaginables: tareas en cuestión de segundos.

Madurez de las organizaciones para implementar y utilizar las soluciones de AI

A medida que vamos profundizando en el mundo de la Inteligencia Artificial y vamos conociendo la tecnología existente, nos planteamos cómo nuestra organización puede comenzar a abordar nuevos proyectos y a crecer y encontrar valor a partir de ellos.

Microsoft ha desarrollado un modelo basado en cuatro fases a la hora de interpretar la madurez de las compañías para adoptar soluciones de IA. En primer lugar, encontramos una fase muy incipiente llamada ‘Foundational​’ donde existe escasa experiencia con la IA y se requiere de un aprendizaje y conocimiento previo. A continuación, pasamos a la siguiente fase denominada ‘Approaching​’ donde las organizaciones pueden empezar a tomar algunas decisiones basadas en datosy comienzan a tomar concienciade la importancia de la cultura del dato para la empresa.En la fase ‘Aspirational’, las compañías ya saben cómo competir y transformarse implementando soluciones de IA y son conscientes de su potencial. Por último, las empresas que se encuentran en la fase ‘Mature’ son capaces de desarrollar modelos de una forma automática, realizan experimentos creativos y de fácil implementación y todas las decisiones ya están basadas en los datos que genera la propia compañía.

Es clave entender el poder que pueden llegar a tener los datos y los beneficios y oportunidades que aportan en nuestra organización. Para profundizar más en ellos, te recomendamos que accedas a nuestro webinar sobre Data Insights: Las soluciones de IA de Microsoft que forma parte del Ciclo El Poder de los Datos que hemos llevado a cabo en Prodware. Descubre cómo sacar el mayor partido a la Inteligencia Artificial y convierte tus datos en información de valor.

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